ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НА СЛУЖБЕ ТЕЛЕМЕДИЦИНЫ

Стартапы и компании, работающие на телемедицину, активно создают инновационные приборы и устройства с алгоритмом «искусственный интеллект».

По данным международных экспертов, к 2025 году устройства, использующие алгоритмы такого типа, проникнут во все сферы здравоохранения.

Они займут место цифровых помощников в медицинских учреждениях, научатся самостоятельно отвечать на вопросы пациентов и даже предлагать варианты коррекции конкретного болезненного состояния. Конечно, лидирующие места на этом высокотехнологичном рынке занимают компании-гиганты - Google Microsoft, IBM.

Диагностика рака

Одним из этапов лечебно-диагностической программы Brain Residency Program стало создание высокотехнологичного алгоритма от компании Google. Сотрудники компании в течение года тестировали устройство, аналитический аппарат которого построен на использовании алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Используя оцифрованные слайды патологических участков, такой алгоритм способен распознать и идентифицировать рак груди. Тестирование алгоритма было проведено с привлечением клинических материалов Медицинским центром университета Неймегена (Нидерланды).

Работа алгоритма

Результаты тестирования позволили говорить о высокой степени точности и надежности созданного алгоритма. Новый аналитический алгоритм позволил распознать и идентифицировать злокачественные клетки в 92% предложенных случаях (для обработки слайдов алгоритму было установлено определенное время).

Такой результат намного превысил точность работы опытных патологоанатомов, которые смогли выявить патологические клетки лишь в 73% случаев. Причем врачи работали без всяких временных ограничений. Высокие результаты аналитической работы алгоритма были зафиксированы и при работе с материалами из других клиник или медицинских центров, при замене врачей аппаратами сканирования.

Специалисты компании признают, что созданный алгоритм должен быть еще немного доработан. А пока он делает до 8 ошибок, обрабатывая один слайд. При работе патологоанатома ошибки отсутствуют.

Результатом работы алгоритма является тепловая карта, где определенными цветами отмечены участки наиболее вероятной локализации злокачественных клеток.

Тепловая карта совмещается с фотографией груди пациентки.

Истоки проблемы

Сейчас в клиниках практикуется анализ слайдов в ручном режиме. Это долгий и кропотливый процесс, ведь по каждому клиническому случаю может рассматриваться 10 или более слайдов.

Но даже после завершения анализа его результаты и выводы патологоанатомов не становятся достаточной основой для постановки диагноза.

Этот факт стал стимулом для медиков, исследователей и специалистов ИТ-индустрии заняться созданием алгоритма на базе системы «искусственный интеллект», который смог бы выполнить ту же работу за короткий срок и с большей точностью.

Алгоритмы для различных болезней

Одна из компаний, входящих в состав корпорации Goole (DeepMind Health), работает над совместным проектом с NHS (National Health Service, Национальная служба здравоохранения Великобритании).

Усилия специалистов нацелены на создание диагностического устройства для офтальмологов. Научную поддержку проекта осуществляют сотрудники Университетского колледжа в Лондоне.

Израильская компания Zebra Medical работает над созданием алгоритмов глубокого обучения, которые могли бы применяться при диагностировании широкого спектра патологий.

Уже разработаны специальные алгоритмы для диагностики онкологических заболеваний и структурных изменений тканей спинного мозга.

Алгоритмы для больного сердца

По данным медицинской статистики, почти 20 млн человек на планете ежегодно гибнут от кризисных явлений или хронических болезней сердечно-сосудистой системы. Научные сотрудники Ноттингемского университета (Великобритания) создали алгоритм машинного обучения для обследования и диагностирования данной категории больных.

А вот продукция их коллег из США служит профилактическим целям. Целая система электронных инструкций, позволяющих оценить степень риска появления у человека сердечно-сосудистого заболевания, разработали медики из кардиологического колледжа (АКК) и сердечной ассоциации (АСА).

Аналитическая система учитывает 8 параметров текущего состояния сердечно-сосудистой системы человека. Практикующие врачи оценивают точность оценок системы в 72,8%.

Апгрейд системы алгоритмов

Для повышения точности анализа была произведена существенная доработка системы. Появились четыре новых алгоритма, и в базу данных была внесена персональная информация 378 256 пациентов (по сравнению с данными, собранными от 295 000 пользователей, составивших начальный вариант базы данных).

Модернизация системы позволила повысить ее прогнозную точность до 74,5 – 76,4%. Самые высокие результаты прогнозирования были получены при обработке данных с помощью алгоритма, работающего с применением нейронных цепей.

Анализ работы человеческого организма с помощью аналогичных систем, основанных на алгоритмах «искусственный интеллект», позволяет оценивать вероятность возникновения и других заболеваний.

Инструкции АКК/АСА разработаны для прогнозной оценки наличия сложных психических патологий или последствий принятия оральных кортикостероидов.

Алгоритмы для «скорой помощи»

Израильская компания MedyMatch при технической поддержке компании Samsung (Южная Корея) запустила высокотехнологичный проект, в котором используются каналы связи, созданные для телемедицины.

Новые технологии, работающие совместно со средствами визуализации, могут использоваться в машине «скорой помощи». Это позволит быстро оценивать риск и точную локализацию при подозрении на инсульт.

Провести такую сложную диагностику можно в машине, оснащенной томографическим сканером Samsung NeuroLogica CereTom. Обычно при инсульте ишемической или геморрагической природы именно временной фактор – сроки диагностики состояния – играет решающую роль.

Платформа, созданная на базе алгоритмов глубокого обучения, может пересылать данные по телемедицинской сети в облачное хранилище. Фотографии тысяч пациентов, хранящиеся там, будут использованы для уточнения диагноза. Высокоточное оборудование позволяет фиксировать малейшие отклонения от эталонного КТ-снимка мозга.

Точный диагноз

Результаты работы диагностической системы позволили сделать вывод, что оценка томографических снимков с помощью алгоритмов производится с точностью, сопоставимой с работой врачей. Но главное - анализ производится в несколько раз быстрее.

На выходе система предлагает специалистам уже готовый трехмерный снимок, где точно обозначены границы кровоизлияния. На основе предложенной информации врачам остается лишь принять решение.

Технологическое оборудование, как и все инструменты телемедицины, мобильно, компактно и может работать в автономном режиме.

Уже по дороге в клинику персонал машины «скорой помощи» может определить тип инсульта (ишемический или геморрагический) и попытаться растворить тромб, вызвавший закупорку сосуда и кровоизлияние.

Перспективы и реалии

Компания-разработчик считает, что продукт полностью готов для предложения на рынке.

Руководство компании планирует получить необходимые сертификаты и документы для его коммерческой реализации от американских и европейских санитарных органов к концу 2017 года.

Предыдущий проект компании, над которым она работала совместно с IBM Watson, успешно реализован. Их продукт IBM Watson Health Imaging получил возможность реализации на медицинском рынке.

Алгоритм для медицины

Применение алгоритмов при диагностировании заболеваний имеет множество положительных моментов. Постановка точного диагноза в короткие сроки позволяет существенно повысить эффективность оперативных вмешательств и лечебного процесса в целом.

В международной системе здравоохранения наблюдается некоторый упадок. Прежде всего, это связано с резким дисбалансом между приростом населения и количеством врачей, которые способны его обслужить. Появление высокоточных диагностических устройств может помочь решению этой проблемы.